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一些投放广告技术的推荐。
出海小黑板最早是想参考Google黑板报,写一些关于投放技术的内容给内部的研发看。后来因为自己的重心逐渐往风控转移,所以投放的东西就写的少了,关于风控的内容多了起来。这几天因为要给客户做关于投放的分享,把自己以前写的东西又回顾了一遍,那就顺便写一篇文章带着大家一起把之前投放的内容串一串。
01 定义你的广告成效
我们投的广告都属于效果广告(与此相反的:品牌广告)。所以我们先要定义一下成效(Matrices)。对于App的广告而言我们最直接的成效就是安装(Install),我们使用的第三方广告监测工具(Media Measurement Partner,简称MMP)按照Last Click的原则把安装 - 广告关联起来实现归因。
如果你能看明白下面这张图,那你就理解了:
MMP是如何进行归因的
SAN(Self Attribution Network,比如Facebook/Google)是如何归因的
非SAN(比如Tiktok)是如何通过MMP做归因的,以及为什么他的广告效果一定比不过SAN广告平台
为什么MMP和SAN的面板一定会有Discrepancy(数据差异)
如果看的不是很明白,可以复习一下这篇文章《从投放归因到Cost Per Install》。
上面的文章看完后,你应该就能理解《投放流量作弊的几种姿势》里提到的“抢归因”(Hijacking)了,明白为什么不正经的流量可以通过MMP做归因时的漏洞来实现流量作弊,以及怎么通过Google Install Referrer API来识别这些垃圾流量(差不多就是自己内部写了个简化版的Protect360)。这篇《Uber教你怎么做流量反欺诈》可以称得上是教科书级别的流量反欺诈case,Kochava帮Uber做的。K家虽然Market Share不大,但是锤起人来是毫不手软,2018年就锤了Che*tah和K*ka,Google调查一番后顺手把Alt*Mob Ba*Mobi和Yea*Mobi(码一下保平安)的网盟SDK也给干了,这三家真是吃着火锅唱着歌莫名其妙就被KO了。
说完了安装(我们用mmp_id代表一个安装的唯一识别码,每次删除重装会reset,更新不会),安装完客户注册,那么我们就有了安装mmp_id和用户user_id的映射关系表。对于Server-to-Server上报的后端事件,比如风控通过或者放款成功,我们需要从映射关系标中取出user_id对应的mmp_id,将Event Name - Event Value - mmp_id回传给MMP,MMP再回传给广告平台。那么在MMP的面板中,某一条广告对应的某一个Event数量+1,在广告平台中,某一条广告对应的额某一个Event数量+1,这个过程是靠mmp_id来进行关联的。
所以当一个user_id对应了多个mmp_id的时候,你在进行回传的时候选择哪一个mmp_id,对广告Performance的影响是很大的。包的体量越大,投放的越久,影响越明显。更详细的内容可以参考《广告事件的设计与上报》。
在Lending行业我们一般用CPS(放款成功客户的获客成本)衡量广告效果,因此如果你用First Install Attribution方法来实现后端事件上报,那么一定是越老的广告ROI越好。以我目前了解到的情况,大部分的甲方都在使用First Install Attribution的方案,因为各家MMP的CSM都是这么教的。但是你需要清楚这个方案的问题:越老的广告ROI越好,新的代理吃亏。这点何老师在《转化差+成本高,可能得怪产品打点逻辑(甩锅新思路)》里也提到了。
如果:
你是一个甲方的投放负责人,之前一直是自投。最近想引入几家代投的Agency来做ABTest,几轮测试下来,发现Agency投的就是不如自己团队。
你是一家代投的负责人,新签了一家客户,但是跑了一段时间下来客户反馈你的投放成本不如现在用的代理。
那么很有可能是打点的上报策略导致的。
02 监控你的广告效果
效果(Performance) = 花费(Cost)/ 成效(Matrices),所以我们先要获取广告的花费。
我在《如何搭建自己的投放监控系统》我给了三种方式:
从广告平台直接导出(低门槛,废人)
从MMP通过接口获取(低门槛,废钱)
从广告平台通过接口获取(有门槛,废研发)
大家可以结合自己的实际情况按需选择,不一定盲目地选Option3,其实Option1也是一个不错的选择。
我们可以从风险和成本的二维角度来把广告系列的效果可视化,按照广告系列落在象限中的不同位置来对广告进行调整。通过把预算倾斜到风险好的广告,以此来通过投放来优化风险。
我们可以把Spend作为第三个纬度加进来,以此对每个广告对整体的影响有一个直观的判断。
还可以再把bid作为第四个维度加进来(颜色的深浅)来了解不同广告当前的出价。
上面是按照广告系列(Campaign)维度的分析,除此之外我们是可以按照Media Source(广告平台) / Agency(代理) / AdSet(广告组)/ Ad(广告)这几个层级来进行breakdown。对于Google来说我是建议使用Campaign层级,因为Google是按照Campain和App两个维度来进行优化的。对于Facebook根据你创建广告的方式不同,有按照Campaign来优化和按照AdSet优化两种情况,所以你可以按照Campaign来进行分析,也可以按照AdSet来进行分析。
还有一点需要留意的是,Facebook因为Restricted的原因,Campaign成本会比Overall的成本高,在计算成本的时候要做一个外推,把Restricted的部分加回去。Restricted出现的原因可以参考系列文章《Facebook停止AMM之后(作者剪辑版)》《AMM停服倒计时1天》《AMM停服后续跟进1》《AMM停服后续跟进2》《AMM停服后续跟进3》《手把手教你解密FB Referrer信息》《Facebook Referrer 统计报告》。
03 事件的选择
除了《Lending行业广告投放的事件设计与选择》里提到的以外,我想在这里给一个简单的决定逻辑。
头部玩家,市场上所有的量都要:
Install + AEO + VO。Install 20%预算,AEO 60%预算,VO 20%预算。
AEO的部分里,风控通过or放款占60%预算,申贷占40%预算。如果投Google的话可以从申贷里挪20%给还款。
腰部玩家,风险稳定,注重ROI:
Install + AEO + VO。Install 10%预算,AEO 70%预算,VO 20%预算。
AEO的部分里,风控通过or放款占70%预算,申贷占30%预算。如果投Google的话可以从申贷里挪20%给还款。
风险高,希望通过投放来优化风险:
AEO 100%。
多建点广告,注册、申贷、风控通过、还款几个点都试,哪个广告风险低就迅速倾斜预算。
04 Web 2 Apk
怎么做归因?两个思路:
在Web页要求注册,通过utm进行归因。好处,准。坏处,要开发一个Web注册接口(容易被攻击)。详细的方案参考《Web-App的归因逻辑》
通过MMP提供的方案。好处,开发量小。坏处,设备指纹(IP+UserAgent)方案会有的流失(归因不上),盲猜30%-50%。
怎么做优化?
对每个客户关联fbcid和fbpid(类比mmp_id),通过conversion api,把event以pixel的形式回传给广告平台(特指Facebook)
回传的时候建议带上ip和user_agent,否则匹配率会很惨
广告投放的时候优化pixel事件
参考《Web-App的归因和优化逻辑》
效果好吗?
获客成本比在架App广告高,50%-100%
新客风险比在架App广告高,50%-100%
因为多了一个转化环节,又是APK,客户的逆向选择现象还是比较明显的。如果不是实在上不去架,不建议搞Web2Apk,当然这只是针对Lending品类的APK营销,别的品类另外讲,iOS另外讲。
05 素材的测试
在英国剑桥一个夏日的午后,一群大学的绅士和他们的夫人们,还有来访者,正围坐在户外的桌旁,享用着下午茶。在品茶过程中,一位女士坚称:把茶加进奶里,或把奶加进茶里,不同的做法,会使茶的味道品起来不同。在场的一帮科学精英们,对这位女士的“胡言乱语”嗤之以鼻。这怎么可能呢?他们不能想象,仅仅因为加茶加奶的先后顺序不同,茶就会发生不同的化学反应。
然而,在座的一个身材矮小、戴着厚眼镜、下巴上蓄着的短尖髯开始变灰的先生,却不这么看,他对这个问题很感兴趣。他兴奋地说道:“让我们来检验这个命题吧!”并开始策划一个实验。在实验中,坚持茶有不同味道的那位女士被奉上一连串的已经调制好的茶,其中,有的是先加茶后加奶制成的,有的则是先加奶后加茶制成的。
假设我们在两个ad里,使用了同样的素材,可以预见的是两个ad的成效是有区别的,这个区别我们称之为随机性。
假设我们在两个ad里,使用了不同的素材,那这时两个ad的成效区别,是素材的优劣引起的?还是随机性引起的?还是别的因素引起的?
广告是什么?广告是把合适的内容在合适的时间展示给合适的人。所以内容(素材),时间,人群都是影响因子。这就是为什么所有的AM都建议我们使用Install广告来测试素材,并且多看几天,这是为了消除人群和时间对成效的影响。
但是Install广告覆盖的客群是最烂的客群(好客群会被AEO和VO广告高价抢走)。烂客户要什么?烂客户要通过率。好客户要什么?好客户要额度、要利率、要服务、要品牌。所以Install广告测试出的好素材能否移植到AEO和VO,我不确定。
然后说怎么衡量素材的效果,用CPI还是用CTR?我个人的角度,如果素材是为了吸睛,那么CTR更合理,因为CPI参杂了系统出价的因素。
最后说怎么判断素材是真的好用,还是随机性引起的?首先得把素材归类,归类成不同的主题,按照主题去分析。其次还是得量大,我一直觉得测试素材是个伪命题,随机性太大。但是何老师说当你测试了上百个包以后,这就不是随机了。我觉得他说的有道理。
设计实验时的问题是,如果只给那位女士一杯茶,那么即使她没有区分能力,她也有50%的机会猜对。如果给两杯茶,她仍可能猜对。事实上,如果她知道两杯茶分别以不同的方式调制,她可能一下子全部猜对(或全部猜错)。同样,即便这位女士能做出区分,她仍然有猜错的可能。或者是其中的一杯与奶没有充分地混合,或者是泡制时茶水不够热。即便这位女士能做出区分,也很有可能是奉上了10杯茶,她却只是猜对了其中的9杯。
没条件测素材的这么办?去Adlibrary里找竞品跑的久的广告,大户用真金白银换回来的经验直接抄作业就好了。
06 团队配置
我一定要建立自己的投放团队吗?
首先内部一定要有一个负责投放策略的人,这个人负责把1-4的这些东西理清楚。需要这个人懂广告,懂产品,懂研发(找一个100%match的人还挺难的)。
有了投放策略后,投放的执行可以自投or代投,根据自己的实际情况来。目前我自己(帮客户)盯的几个盘子都是我来设计投放策略,具体的投放实施由自投+代投(比如何老师)共同执行或者100%由代投执行。
可以参考一个Benchmark:每天的投放花费不到2000美金的话,没必要自己招聘优化师。
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文章作者:Emily郑倩朵
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